DenseSplat是首个无缝结合 NeRF 和 3DGS 优势的 视觉稠密 SLAM 系统,用于实现鲁棒的跟踪和建图。DenseSplat 主要针对现实应用中的挑战,例如 遮挡视角、计算硬件限制导致的关键帧稀疏性 等问题。该方法通过 NeRF 先验 提升了高斯原语的插值能力,并优化了在较少关键帧条件下的 SLAM 性能,从而实现了 精细化的场景重建...
相较于 NeRF,3DGS 实现这一里程碑的速度更快,且有更多的人具备达成此项成就的能力,这无疑是对该行业蓬勃发展的积极预示。 一些读者可能会纠结 3DGS 和 NeRF 哪个会赢,哪个是未来,应该学习哪个。3DGS 和NeRF 就像同一条大道上的两辆马车,本质上都在追求真实的建模与渲染效果,没有所谓的输赢或对错之分。两种...
3DGS由Kerbl于2023年推出,是一种用于高效、高质量渲染3D场景的显式辐射场技术。与传统的显式体积表示(如体素网格)不同,它提供了一种连续而灵活的表示,用于根据可微分的3D高斯形状基元对3D场景进行建模。这些基元用于参数化辐射场,并可以进行渲染以生成新的视图。此外,与依赖于计算昂贵的体积射线采样的NeRF相比,3DG...
NeRF和3DGS是两种先进的3D场景重建和渲染技术,它们的原理如下: NeRF原理。 核心表示:将场景表示为一个连续的、可微的辐射场函数。用一个全连接的多层感知机(MLP)神经网络来学习这个函数,输入是三维空间坐标(x,y,z)和视角方向(θ,φ)输出是对应点的颜色RGB和密度信息。为了增强神经网络对位置和方向信息的表示能力...
NeRF(Neural Radiance Fields,神经辐射场)是一种用于视图合成的技术,它可以从一系列2D图像中学习一个静态3D场景的隐式表示,然后从任意角度渲染出新的2D图像。NeRF的核心思想是用一个多层感知机(MLP)来表示一个连续的场景,输入是一个空间点的3D坐标和一个观察方向 输
NeRF和3D GS正在重塑SLAM系统,2024年这个方向将继续火下去!NeRF SLAM相对于以前的方法具有几个优势,包括连续表面建模,减少内存需求,改进的噪声/异常值处理,以及增强的孔洞填充和用于遮挡或稀疏观察的场景修补能力。此外,它们有潜力产生更密集和更紧凑的地图,可以以任意分辨率重建为三维网格。
(1)高保真的仿真质量:神经渲染可以产生几乎和现实无异的场景,增强现实感。 (2)数据驱动和可扩展:这种方法具有可扩展性,使其适用于实时应用(如3D高斯泼溅)。 2、缺点: (1)分布外的对象:神经渲染很难将分布外(即以前未见过的)的对象插入 3D 环境中。
在真实世界的应用场景中，动态遮挡与光照变化是常见的挑战。动态场景的新视点合成方法通常专注于静态环境的重建，对于包含移动物体和光照变化的动态场景处理能力有限。为解决这一问题，研究者开始探索使用3DGS（3D Gaussian Splatting）替代NeRF（Neural Radiance Fields）表示。3DGS结合外观条件与局部独立的3D...
NeRF&重建&3dgs 原始论文 3D Gaussian Splatting: A beginner friendly introduction to 3D Gaussian Splats and tutorial on how to train them. 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis ...
神经渲染可以利用深度学习技术来缓解这个问题,它可以从一个新的视角上逼真地渲染静态(和动态)环境。当然这种方法也存在一定的优劣点: 1、优点: (1)高保真的仿真质量:神经渲染可以产生几乎和现实无异的场景,增强现实感。 (2)数据驱动和可扩展:这种方法具有可扩展性,使其适用于实时应用(如3D高斯泼溅)。